MariaDB Window関数:マスターすれば最強!SQLの達人になるためのガイド
MariaDBのWindow関数:SQLステートメントと構造における概要
MariaDBのWindow関数は、範囲内のデータに基づいて計算を実行する特殊な関数です。従来のSQL関数とは異なり、単一の行ではなく、複数の行にわたって計算を行うことができます。これは、データ分析、集計、レポート作成などに非常に便利な機能です。
Window関数の利点
- 複雑な分析を簡潔に記述できる
- 複数回のSELECTクエリを削減できる
- パフォーマンスを向上できる
Window関数の種類
MariaDBでは、さまざまな種類のWindow関数が用意されています。
- 集計関数:SUM、AVG、COUNTなど
- 順序関数:ROW_NUMBER、RANK、PERCENTILE_CONTなど
- 移動平均関数:MOVING_AVG、FIRST_VALUE、LAST_VALUEなど
Window関数は、次の構文を使用して記述されます。
SELECT
expression,
window_function(expression) OVER (window_definition)
FROM table;
expression
: 計算対象となる列window_function
: 使用するWindow関数window_definition
: ウィンドウ範囲を定義するオプション
Window定義では、ウィンドウ範囲を指定します。
PARTITION BY
: データをグループ化する列ORDER BY
: データを並べ替える列ROWS BETWEEN
: ウィンドウの開始行と終了行を指定
例
次の例では、従業員の部門別に平均給与を計算します。
SELECT
department_id,
AVG(salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS avg_salary
FROM employees;
MariaDBのWindow関数について詳しくは、以下のリソースを参照してください。
補足
- 上記はMariaDB 10.2以降で利用可能な機能です。
- Window関数は複雑なため、理解と習得に時間がかかる場合があります。
- 性能上の理由から、Window関数は大量のデータに対して使用する場合、注意が必要です。
MariaDB Window関数 サンプルコード
SELECT
department_id,
AVG(salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS avg_salary
FROM employees;
従業員の給与ランク
SELECT
name,
salary,
RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) AS rank
FROM employees;
過去3ヶ月の移動平均売上
SELECT
date,
SUM(sales) OVER (
ORDER BY date
ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS moving_average
FROM sales_data;
各商品の累計販売数
SELECT
product_id,
SUM(quantity) OVER (
ORDER BY date
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS cumulative_sales
FROM sales_data;
各顧客の購入金額上位3件
SELECT
customer_id,
product_id,
quantity,
RANK() OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY quantity DESC) AS rank
FROM sales_data
WHERE rank <= 3;
各部門の給与中央値
SELECT
department_id,
PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) AS median_salary
FROM employees;
過去1年間の売上成長率
SELECT
date,
(SUM(sales) OVER (
ORDER BY date
ROWS BETWEEN 12 PRECEDING AND CURRENT ROW
) - SUM(sales) OVER (
ORDER BY date
ROWS BETWEEN 13 PRECEDING AND CURRENT ROW
)) / SUM(sales) OVER (
ORDER BY date
ROWS BETWEEN 13 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS growth_rate
FROM sales_data;
各商品の平均売上と標準偏差
SELECT
product_id,
AVG(sales) OVER (PARTITION BY product_id) AS avg_sales,
STDDEV(sales) OVER (PARTITION BY product_id) AS stddev_sales
FROM sales_data;
各顧客の購入頻度
SELECT
customer_id,
COUNT(*) OVER (PARTITION BY customer_id) AS purchase_count
FROM sales_data;
各商品の在庫回転率
SELECT
product_id,
SUM(quantity_sold) OVER (
ORDER BY date
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
) / AVG(quantity_in_stock) OVER (
ORDER BY date
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS inventory_turnover
FROM sales_data;
各従業員の直近3ヶ月の給与変化
SELECT
name,
salary,
(salary - LAG(salary, 3) OVER (ORDER BY date)) / LAG(salary, 3) OVER (ORDER BY date) AS salary_change
FROM employees;
各商品の販売傾向
SELECT
product_id,
SUM(sales) OVER (
ORDER BY date
ROWS BETWEEN 7 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS
その他のWindow関数サンプルコード
SELECT
name,
salary,
salary - LAG(salary, 1) OVER (ORDER BY date) AS salary_diff
FROM employees;
累計平均
SELECT
date,
SUM(sales) OVER (
ORDER BY date
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
) / COUNT(*) OVER (
ORDER BY date
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS cumulative_average
FROM sales_data;
N位相関
SELECT
date,
CORR(sales, LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY date)) AS n_lag_correlation
FROM sales_data;
移動標準偏差
SELECT
date,
STDDEV(sales) OVER (
ORDER BY date
ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS moving_stddev
FROM sales_data;
パーセンタイルランク
SELECT
name,
salary,
PERCENTILE_CONT(0.75) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS salary_percentile
FROM employees;
ウィンドウフレームの境界値
SELECT
name,
salary,
FIRST_VALUE(salary) OVER (ORDER BY salary) AS first_salary,
LAST_VALUE(salary) OVER (ORDER BY salary) AS last_salary
FROM employees;
グループ内の順位
SELECT
name,
salary,
RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) AS rank_within_department
FROM employees;
N番目の最大値
SELECT
name,
salary,
NTH_VALUE(salary, 2) OVER (ORDER BY salary DESC) AS second_highest_salary
FROM employees;
集計関数の使用
SELECT
department_id,
COUNT(*) AS employee_count,
SUM(salary) AS total_salary,
AVG(salary) AS average_salary
FROM employees
GROUP BY department_id;
サブクエリとの組み合わせ
SELECT
name,
salary,
(SELECT AVG(salary) FROM employees WHERE department_id = e.department_id) AS department_average
FROM employees AS e;
CTE (Common Table Expressions) との組み合わせ
WITH salary_ranks AS (
SELECT
name,
salary,
RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) AS rank
FROM employees
)
SELECT * FROM salary_ranks WHERE rank <= 3;
仮想列との組み合わせ
SELECT
name,
salary,
salary * 1.2 AS increased_salary
FROM employees;
CASE式との組み合わせ
SELECT
name,
salary,
CASE WHEN salary > 100000 THEN 'High' ELSE 'Low' END AS salary_category
FROM employees;
結合との組み合わせ
SELECT
e.name,
e.salary,
d.name AS department_name
FROM employees AS e
JOIN departments AS d ON e.department_id = d.id;
サブクエリと結合の組み合わせ
SELECT
e.name,
e.salary,
(SELECT AVG(salary) FROM employees WHERE department_id = e.department_id) AS department_average
FROM employees AS e;
CTEと結合の組み合わせ
WITH salary_ranks AS (
SELECT
name,
salary,
RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC) AS rank
FROM employees
)
SELECT * FROM salary_ranks AS s
JOIN departments AS d ON s.department_id = d.id;
仮想列と結合の組み合わせ
SELECT
e.name,
e.salary,
e.salary * 1.2 AS increased_
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